Compact multi-scale periocular recognition using SAFE features

要約

この論文では、画像キーポイント周辺のさまざまな対称曲線ファミリーの存在をエンコードする、特徴拡張による対称性評価 (SAFE) 記述子に基づく眼周囲認識の新しいアプローチを提示します。
強膜の中心を特徴抽出の単一のキー ポイントとして使用し、目のこの固有の点に集中するオブジェクトのようなアイデンティティ プロパティを強調します。
実証されているように、そのような識別特性は、縮小された対称曲線のセットでエンコードできます。
実験は、デジタル カメラでキャプチャされた眼周囲の画像のデータベースを使用して行われます。
参照眼周囲機能に対してシステムをテストし、かなり小さい機能ベクトルで最高のパフォーマンスを達成します (単一のキーポイントを使用して与えられます)。
テストしたすべてのシステムは、取得距離とパフォーマンスの間にほぼ安定した相関関係も示しており、登録画像とテスト画像が同じ距離でキャプチャされていない場合でもうまく対処できます。
利用可能なシステム間の融合実験も提供されています。

要約(オリジナル)

In this paper, we present a new approach for periocular recognition based on the Symmetry Assessment by Feature Expansion (SAFE) descriptor, which encodes the presence of various symmetric curve families around image key points. We use the sclera center as single key point for feature extraction, highlighting the object-like identity properties that concentrates to this unique point of the eye. As it is demonstrated, such discriminative properties can be encoded with a reduced set of symmetric curves. Experiments are done with a database of periocular images captured with a digital camera. We test our system against reference periocular features, achieving top performance with a considerably smaller feature vector (given by the use of a single key point). All the systems tested also show a nearly steady correlation between acquisition distance and performance, and they are also able to cope well when enrolment and test images are not captured at the same distance. Fusion experiments among the available systems are also provided.

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